Climate Change | Management and Monitoring – Boden- und In situ-Sensordaten als Schlüssel zum Prozessverständnis

Der Emscher kam nach einem Umbaubeschluss aus dem Jahr 1902 in den Hochzeiten des Industriezeitalters eine traurige Aufgabe zu. Waren die Ruhr und die Lippe die „Frischwasserflüsse“ im Ruhrgebiet, übernahm die zentral zwischen den beiden Flüssen gelegene Emscher die Aufgabe des zentralen Abwasserkanals für nahezu das gesamte Ruhrgebiet (1). Schon immer war die Emscher als abflussschwacher Tieflandsfluss aufgrund ihres sehr geringen Gefälles von der Quelle bis zur Mündung problembehaftet (1, 2). Durch die zunehmende Industrialisierung verschärfte sich die Situation bis zum unhaltbaren Zustand. „Köttelbecke“ oder „Köttelbach“ (3, 4) waren die humoristischen Umschreibungen eines in Verrohrungen und Beton-Trapez-Korsett eingezwängten Gewässers, das nicht mehr als Fluss im Bewusstsein der Menschen existierte.

Eine der zentralen nachbergbaulichen Aufgaben ist die naturnahe Umgestaltung dieser Flusslandschaft, der sich die EMSCHERGENOSSENSCHAFT/LIPPEVERBAND (EGLV), Essen, gewidmet hat. In einem Projekt mit Milliardenaufwand (2, 5) steht die zentrale Struktur, der unterirdisch angelegte Emscher-Kanal, kurz vor der Fertigstellung. Übertägig wurde gleichzeitig der alte Flusslauf wiederhergestellt, der im Mündungsbereich erneut nach Norden verlegt wurde, um das Gefälle zu erhöhen (5). Der Fluss soll im verfügbaren Raum stufenweise zu der funktionierenden Flusslandschaft (6) umgebaut werden, wie er vor der Industrialisierung zu finden war.

Hatte der Fluss während der Industrialisierung seine extreme Umgestaltung zu verkraften, gibt es auch heute neue Herausforderungen, die das Umbauprojekt in Frage stellen. Klimawandelbedingt sind das Dürreperioden und Starkregen-ereignisse, die es aktuell fraglich erscheinen lassen, ob der naturnahe Umbau den erhofften Erfolg haben wird. Denn das Bestreben einer Renaturierung geht damit einher, dass auf Wasserführung, Fauna und Flora möglichst wenig Einfluss genommen wird und sich die Landschaft auf natürliche Weise wiederherstellt. Ob dazu genügend Wasser aus dem Einzugsgebiet über die lokalen Vorfluter geliefert wird und mit welcher Dynamik das geschieht, ist aktuell nicht klar. Dürrejahre und Starkregenereignisse der letzten Jahre zeigen auf, dass sich die Dynamik zukünftig ändern wird. Wie genau ist nicht bekannt, weshalb das Forschungszentrum Nachbergbau (FZN) der Technischen Hochschule Georg Agricola (THGA), Bochum, gemeinsam mit seinem Partner, der EFTAS Fernerkundung Technologietransfer GmbH, Münster, und den beauftragenden Kollegen der EGLV ein Verständnis dafür aufbauen möchte.

Der vorliegende Artikel greift den vom FZN bearbeiteten Teilaspekt des Projekts auf. Um ein Prozessverständnis und eine Grundlage für ein Upscaling auf die Satellitenebene zu schaffen, wurden In situ-Sensoren zur Messung der Bodenfeuchte installiert und mit Bodendaten verglichen. Ziel ist es, die Abläufe im Einzugsgebiet zu bewerten und daraus Schlüsse für eine satellitengestützte, flächenhafte Aussage abzuleiten.

1  Einführung

Die Trockenjahre 2018 bis 2020 und das Starkregenereignis im Juli 2021 lassen erahnen, dass sich der Klimawandel zunehmend auch auf nachbergbauliche Fragestellungen auswirkt. Der EMSCHER-GENOSSENSCHAFT/LIPPEVERBAND (EGLV), Essen, ist es wichtig, als der zentrale Wasserverband die Prozesse im Zuständigkeitsgebiet zu verstehen, um Maßnahmen wie den naturnahen Umbau der Emscher grundlegend zu begründen. Solche Projekte sollten den größtmöglichen Nutzen für die Natur der Flusslandschaft, aber auch für die Bewohner der Region sicherstellen. Im Rahmen der Machbarkeitsstudie Climate Change – Management and Monitoring (C2M2) wurde untersucht, wie die Dynamik der Frischwasserlieferung aus dem Einzugsgebiet der Emscher flächenhaft bewertet werden kann. Vielversprechend sind dabei Satellitendaten aus dem Copernicus-Programm der EU (7). Die sogenannten Sentinel-Satelliten (Sentinel = Wächter) bieten eine hohe geometrische und spektrale Auflösung und die Daten werden aus der EU-Gemeinschaftsaufgabe heraus kostenfrei zur Verfügung gestellt. Anders als in vielen vorhergehenden Programmen werden die Daten eines jeden Satellitenüberflugs gespeichert und Nutzern zur Verfügung gestellt. Hierbei sind für die relevanten Satelliten Überflüge über das Emschergebiet von wenigen Tagen die Regel. Sentinel 1 (8), ein C-Band Radar-Satellitenpaar, und Sentinel 2 (9), ein Multispektralsatellitenpaar überfliegen das Gebiet turnusmäßig alle fünf Tage und liefern einen umfangreichen Datensatz, der es möglich macht, ggf. frühzeitig auf flächenhafte Veränderungen zu reagieren.

Die angesprochenen Satellitendaten sind dabei wichtig, um Bodenbewegungen und Bodenfeuchte, aber auch Veränderungen in der Vegetation und der Landnutzung zu bewerten. Diese Aufgabe kommt dem Partner EFTAS Fernerkundung Technologietransfer GmbH, Münster, zu und wird im Artikel nur am Rande adressiert.

Um aber zu verstehen, was die Satellitendaten für das Arbeitsgebiet aussagen können, ist es Aufgabe des Forschungszentrums Nachbergbau (FZN) der Technischen Hochschule Georg Agricola (THGA), Bochum, die In situ-Komponente des mehrschichtigen Ansatzes darzustellen und zu bewerten. Dazu wurde für das Emschergebiet ein repräsentatives Einzugsgebiet ausgewählt. Die Boye, einer der größeren Zuflüsse der Emscher, bot einen guten Kompromiss zwischen der Gesamtbetrachtung der Emscher und dem notwendigen Arbeitsaufwand in der Machbarkeitsstudie. Als In situ-Komponente wurde an vier Stellen im Arbeitsgebiet eine kombinierte Bodensensorik installiert, die insbesondere Bodenfeuchte und Bodentemperatur messen kann.

Der ursprüngliche Plan, zwischen diese Sensorik und der Satellitenebene eine geeignete Flugroboter-Ebene einzuziehen, konnte nur teilweise umgesetzt werden. Geplant war, die In situ-Ergebnisse zunächst über einen geeigneten Upscaling-Prozess auf eine Drohnen-Ebene zu heben, die aus thermalem Infrarot (Temperatur) und multispektralen Daten (Pflanzengesundheit) bestehen sollte. Bedingt durch einen Drohnen-Absturz stand diese Ebene erst zum Ende der Vegetationsperiode zur Verfügung, sodass die Zwischenebene lediglich durch klassische RGB-Bilder abgebildet war und rein optisch zu interpretieren ist. Die monatlich erfassten Luftbilder geben jedoch einen Eindruck über den Jahresgang der Vegetationsentwicklung im Einzugsgebiet.

2  Das Arbeitsgebiet

Im Einzugsgebiet der Boye wurden vier repräsentative Testareale ausgesucht (Bild 1). Zentral zwischen Gladbeck im Nordosten und Bottrop im Südwesten verläuft die Boye von Nordwest nach Südost, wo sie in der Nähe der Kokerei Prosper an der Gladbecker Straße (B224) aus dem Polder in die Emscher gehoben werden muss.

Die Wahl der Testareale kann nur eingeschränkt die kleingekammerte Landschaft im Boye-Einzugsgebiet repräsentieren, gibt aber bereits einen Eindruck der landschaftlichen Vielfalt. Aufgrund der Fragestellung wurden Siedlungs-, Industrie- und Verkehrsflächen ausgespart. Von großem Interesse ist die Tatsache, dass die Boye in großen Teilen aus einem Polder gepumpt wird, der mit dem Bergwerk Prosper-Haniel in Zusammenhang steht (Schächte 9 und 10). In bestimmten Bereichen – Einmündung und Pumpwerk Hoheheidebach – ist die Boye auch verrohrt und oberflächlich nicht erkennbar.

2.1  Nattbach

Zwischen zwei Bergehalden an der Welheimer Straße (Gladbeck) fließt der Nattbach durch das Naturschutzgebiet Natroper Feld (Bild 2).

Der Nattbach weist noch das V-Profil eines typischen Entwässerungsgrabens des Ruhrgebiets auf. Die Betonschalen wurden größtenteils entnommen. Die Lage und das Profil bedingten die Auswahl des kleinen Boye-Zuflusses für das Projekt.

Die Messeinrichtungen wurden am südwest-exponierten Hang installiert.

2.2  Regenrückhaltebecken im Retentionsbodenfilter

Etwas Boye-aufwärts liegt an der Gladbecker Straße L511 und südlich der Autobahn A2 ein Retentionsbodenfilter der Emschergenossenschaft auf Bottroper Stadtgebiet (Bild 3).

Dieser Anlage ist ein Regenrückhaltebecken angeschlossen, das für das Projekt eine günstige Situation als „Satelliten-Testfeld“ bot. Die Sensoren konnten hier entsprechend der geometrischen Auflösung der Sentinel 1-Pixel auf einer künstlich frei gehaltenen Fläche installiert werden. Je eine Installation kann hier ein Satellitenpixel repräsentieren. Das Becken ist künstlich angelegt.

2.3  Boye-Oberlauf

Noch bevor die ersten Pumpen die Boye beeinflussen, liegt am Oberlauf (Am Schleitkamp, Bottrop) ein sich in der naturnahen Umgestaltung befindliches Feuchtgebiet, das regelmäßig vollständig überschwemmt wird (Bild 4). Das Gebiet zeigt eine hohe Dynamik der Wasserstände und repräsentiert ein Areal unter natürlicher Sukzession. Sensoren wurden hier vom Hang bis in das Bachbett hinein installiert, um die vollständige Abfolge bewerten zu können.

2.4  Brabecker Mühlenbach

Schließlich wurde mit dem Brabecker Mühlenbach ein kommunaler Bach auf dem Brabecker Feld zwischen Rentforter Straße und der Autobahn A31 ausgewählt (Bild 5). Dieses Testareal repräsentiert einen kleinen Boye-Zufluss, der im Testareal auf landwirtschaftlich genutzten Flächen fließt. Die Sensoren wurden in beiden Uferbereichen nördlich und südlich installiert.

3  Methodischer Ansatz

Um ein Prozessverständnis aufzubauen, wurden im Gelände Bodenfeuchte- und Temperatursensoren installiert sowie Bodenproben genommen. Letztere wurden einer Korngrößenanalyse und einer Humusbestimmung unterzogen. Monatlich wurden die Areale begangen, um die Entwicklung zu dokumentieren (Bilddatenbank, Drohnenbefliegungen).

3.1  Boden- und Temperatursensoren

In den Gebieten Nattbach und Boye-Oberlauf wurden am 18. Dezember 2020 je sechs TEROS 11-Sensoren der Firma Meter Group GmbH sowie ein Akku-gepufferter und solar-versorgter Datenlogger ZL6 mit sechs Ports installiert. Eine Fragestellung des Projekts war zudem, ob preiswertere Sensoren aus der Gewächshaustechnik einen Beitrag liefern können, um eine flächige Aussage zu erhalten. Hierzu wurden von der Firma Micro-Sensys GmbH TELID RFID-Sensoren ausgewählt. Eingesetzt wurden batterie-gepufferte TELID 354.02 (Bodenfeuchte) und TELID 312 (Temperatur). Nach Herstellerangabe soll die Batterieversorgung bis zu drei Jahre ausreichen. Die technische Funktionsweise ist bei den Bodenfeuchte-Sensortypen ähnlich. Es handelt sich um eine kapazitive Bodenfeuchtebestimmung mit der Werteausgabe als Volumetric Water Content (VWC) in Vol-%. Jedoch berücksichtigen die TEROS-Sensoren das Verhältnis von Boden- zu Porenvolumen. Die einfacheren TELID-Sensoren registrieren dagegen die einfache kapazitive Leitfähigkeit ohne Berücksichtigung weiterer abgeleiteter Informationen. Die Messwerte sind daher anders skaliert. Während die TEROS-Sensoren ihre maximalen Wertebereichen je nach Bodenverhältnissen bei 55 bis 65 Vol-% VWC ausgeben, geben die TELID-Sensoren regelmäßig Werte von 100 Vol-% VWC aus.

Die TEROS-Sensoren wurden in ca. 5 cm Tiefe horizontal eingebaut, um einerseits die Messergebnisse durch Abschattung nicht zu beeinträchtigen und andererseits eine bessere Korrelation zu den Sentinel 1 C-Band-Radarsignalen herstellen zu können (Bild 6).

Da die TELID-Sensoren nur auf einen Messwert ausgelegt sind, wurden sie üblicherweise als Sensorpaare mit je einem Bodenfeuchtesensor und einem Temperatursensor installiert. Um einen guten Mittelwert zu erhalten, wurde das Satellitentestfeld im Regenrückhaltebecken demgegenüber als Sensortriple mit je zwei Bodenfeuchtesensoren installiert (Bild 7).

Da ein Vergleich angestrebt wurde, wurden in den Testarealen Nattbach und am Boye-Oberlauf am 18. Dezember 2020 zunächst die TEROS-Sensoren in einem Transsekt aus dem Bachbett in den Hang installiert. An je zwei Sandorten im Bach und an je einem weiteren als repräsentativ erachteten Sensorstandort wurde zusätzlich ein TELID-Paar eingebracht (Bilder 8, 9).

Die Installation im Bachbett sollte im Fall erneuter Trockenheit oder Dürre signalisieren, zu welchem Zeitpunkt der Bach trockenfällt. Diese Situation ist im Messzeitraum nicht eingetreten.

Aufgrund fehlender IP-Zertifizierung war unbekannt, wie sich die TELID-Sensoren beim Einbau und dauerhaften Betrieb im Bachbett – unterhalb des Wasserspiegels – verhalten würden. In beiden Fällen war das bis heute (ein Jahr) unproblematisch.

Trotz Verankerung per großem Zeltnagel wurde das TELID-Sensorpaar im Boye-Oberlauf beim Starkregenereignis am 14./15. Juli 2021 ausgespült und ging verloren. Auch der TEROS-Sensor war nicht mehr am Urstandort, wurde jedoch durch die Kabelverbindung gehalten und konnte wieder eingebaut werden.

Weitere Messunterbrechungen am Boye-Oberlauf gab es durch Störungen seitens unerwünschter Messflächen-Besucher, die – unbeabsichtigt – teils Kabelverbindungen lösten und so die Übertragung zur Loggerstation störten.

Nach Lieferung weiterer TELID-Sensoren konnten am 24. Februar 2021 auch die Standorte Regenrückhaltebecken (Bild 10) und Brabecker Mühlenbach (Bild 11) ausgestattet werden.

Durch Pflegemaßnahmen im Regenrückhaltebecken wurden auf diesem Standort zweimal im Messzeitraum Sensoren zerstört, sodass die Messreihe ebenfalls unterbrochen wurde.

Der Vollständigkeit halber sei erwähnt, dass die TEROS-Sensoren sowohl die Bodentemperatur als auch an der Loggerstation die Lufttemperatur sowie den Luftdruck erfassen können.

3.2  Bodenbeprobung

An allen Sensorstandorten wurden Bodenproben entnommen. Zusätzlich wurden am Nattbach und am Brabecker Mühlenbach je zwei weitere Proben entnommen, um die umliegenden Flächen mit berücksichtigen zu können. Die Beprobung erfolgte einerseits zur Ansprache der Bodentypen per Pürckhauer Bohrstock. Andererseits wurden mit einem großvolumigem Stechzylinder von 850 cm³ Proben entnommen, über die eine Bodenfeuchteansprache im Labor – gravimetrische Bodenfeuchte-bestimmung nach DIN EN ISO 11461 (10) – sowie ausreichend Material für eine Korngrößen- und Humusbestimmung entnommen wurden (Bild 12).

Die Korngrößenanalyse wurde in Abweichung der DIN EN ISO 17892-4 (11) ohne Aggregatzerstörung (Humus, Konkretionen wie Kalk und Mangan, Dispergierung etc.) durchgeführt. Dieses ungewöhnliche Verfahren hatte zum Ziel, die Messwerte der TELID-Sensoren besser einschätzen zu können. Die Wirkweise der Sensoren bedingt, dass das Anliegen des Sensors an Aggregate, Humus oder Wurzelwerk eine entscheidende Auswirkung auf den Messwert hat. Die Information der Wirkweise an puren Quarzkörnern, die nach der Probenvorbehandlung verbleiben, kann daher keine Korrelation zu den Böden im Arbeitsgebiet aufweisen. Es ist demgegenüber davon auszugehen, dass die Sensoren durchaus auf den Unterschied von „schweren“ Böden zu „leichten“ Böden, also etwa tonig-lehmige Böden zu Sandböden, reagieren. Für diesen Vergleich sollte eine Basis geschaffen werden. Aus diesem Grund weichen die Ergebnisse zumindest in Teilen von den Ergebnissen des Geologischen Dienstes und der BK 50 ab, wenn sie sich auch durchaus ähneln.

3.3  Luftbilderfassung mit Hilfe von Drohnen

Mithilfe von zwei Flugrobotern wurden monatliche Luftaufnahmen zwecks Dokumentation des Entwicklungsfortschritts in den Testarealen durchgeführt. Hierzu standen eine DJI Phantom 4 RTK (Real Time Kinematik) und eine DJI Mavic 2 zur Verfügung. Die Positionsgenauigkeit in den Luftbildern der RTK-Drohne liegen im Bereich von 2 bis 4 cm, da sie ein Korrektursignal des Satellitenpositionierungsdienstes (SAPOS) des Landes Nordrhein-Westfalen nutzt (12). Um für die Mavic 2 ausreichende Positionsgenauigkeiten ableiten zu können, wurden während der Sensorinstallation auch Referenzpunkte, Ground Control Points (GCP), vermessungstechnisch erfasst. Zur Orthobilderstellung wurden die Softwareprodukte OpenDroneMap sowie Drone2Map verwendet.

Der ursprünglich geplante Einsatz von Drohnen-getragenen Multispektral- und Thermalsensoren konnte nach Ersatzbeschaffung für eine in einem anderen Einsatz abgestürzte Sensorik im Projekt nur noch gegen Ende der Vegetationsperiode testweise realisiert werden. Die erfassten Daten sind wenig aussagekräftig und werden in der Publikation lediglich beschrieben und nicht ausgewertet.

Der entstandene Datensatz umfasst für jedes Testareal monatlich ein verwertbares RGB-Luftbild, auf die später noch eingegangen wird.

3.4  Geographisches Informationssystem

Alle raumbezogenen Daten und Ergebnisse wurden im Lauf des Projekts in ein C2M2-GIS integriert, das als Basis für den Datenaustausch mit dem Auftraggeber und dem Partner EFTAS diente. Für die weiteren Arbeiten fungierte es als Datenpool und Geodatenbasis. Als Basis-Software wurde ArcGIS Pro genutzt, der Datenaustausch erfolgt über die Plattform ArcGIS online.

4  Ergebnisse

4.1  In situ-Sensoren

Eines der ersten positiven Ergebnisse im Projekt war der sichere operative Betrieb beider Sensortypen und die visuellen Korrelationen mit den erfassten Luftbildern. Die Bestätigung der generellen Nutzbarkeit der TELID-Sensoren ist dabei als besonderer Erfolg zu werten. Aufgrund der Datenanalyse und der nachfolgenden Einschätzung des Partners EFTAS, dass es ohne weitere Verarbeitungsschritte keine verwertbaren Korrelationen zwischen den Messdaten und den Sentinel 1-Radardaten gibt, wurde eine genauere Betrachtung der Situation notwendig. Hier spielen zwei Aspekte eine Rolle, die sich am Beispiel des Nattbachs (vgl. Bild 8) gut nachvollziehen lassen. Auf nur 10 m Distanz steht ein Sensor im Bachbett unter Wasser, zwei weitere werden regelmäßig stark durchfeuchtet oder gar überschwemmt, während drei andere am Hang zur Sonne exponiert sehr schnell auf Veränderungen reagieren. Das Sentinel 1-Pixel fasst diese Situation letztlich bei einem einzelnen Überflug integral zusammen und liefert einen Reflektanzwert für die gesamte Pixelfläche, in dem sich kleingekammert die gesamte beschriebene Dynamik abspielt. Gleiches gilt auch für die Sensordaten, die zwar besser korrelieren, sich aber im Detail trotzdem unterscheiden. Am Beispiel von Bild 13 sei dies dargestellt.

Abgebildet ist die Messreihe des Sensortriples am Standort Regenrückhaltebecken, Position 3. Man erkennt, dass auch Sensoren, die kaum 10 cm auseinander stehen, durchaus abweichende Werte liefern können. Das liegt insbesondere an der Inhomogenität des Substrats. Berührt der Sensor eine Wurzel oder schneidet den Kriechgang eines Bodenlebewesens, resultieren im Detail bei der Auswertung der Sensordaten unterschiedliche Werte.

Bezogen auf die Radardaten kommt hinzu, dass sich an allen Testarealen im Lauf der Vegetationsperiode eine mastige Vegetationsdecke entwickelt hat, die ein Durchdringen der Radarsignale bis zum Boden kaum ermöglicht. In Bild 14 ist das ansatzweise erkennbar.

Während das Radarsignal in den Wintermonaten eine Chance hat, den Boden zu erreichen, ist das in der Vegetationsperiode nicht gegeben. Zudem reagieren die Bodensensoren direkt auf kurzfristige Veränderungen, während der Satellit im Zuge seiner Überflug-Zeitpläne gewisse Situationen nicht erfassen kann.

Aus diesen Gründen wurde versucht, im Rahmen des Upscaling-Prozesses die Komplexität der Messergebnisse der Bodensensorik durch Generalisierung zu reduzieren. Anhand der Daten von zwei Standorten (Nattbach Sensorposition 5, Boye-Oberlauf Sensorposition 6) wurden die Daten in Boxplot-Diagrammen für die Kalenderwochen zusammengefasst. Ziel ist es, nicht den einzelnen konkreten Messwert zu interpretieren, sondern generelle Aussagen über Jahresverläufe zu tätigen und in Bezug auf die Fragestellung Zeitpunkte zu definieren, an denen die Wasserlieferung der Nebenflüsse zur Emscher nur eingeschränkt oder gar nicht mehr gewährleistet ist. Hierzu ist es nicht sinnvoll, Einzelwerte an einzelnen Standorten zu interpretieren.

Die Boxplots bestätigen zudem, dass TEROS- und TELID-Sensoren von Beginn an ein vergleichbares Muster zeigten, wenn die Einzelwerte auch extrem voneinander abweichen (vgl. Aussagen zu den Werteskalen).

Die Bilder 15 und 16 zeigen ein Beispiel vom Nattbach.

 

Die Boxplots lassen sich derart interpretieren, dass die Strichdarstellung den gesamten, teils extrem unterschiedlichen Wertebereich in einer Kalenderwoche abdeckt. Die Box definiert sich aus der Gegenüberstellung von Median und arithmetischem Mittelwert. Ist die Box schwarz, dann ist das arithmetische Mittel größer als der Median. Daraus lässt sich eine rechtsschiefe statistische Verteilung der Messwerte in der jeweiligen Kalenderwoche ableiten (Messwerte werden vorwiegend „unterschätzt“). Umgekehrt handelt es sich bei einer weißen Box um eine linksschiefe Verteilung, denn der Median ist größer als das arithmetische Mittel (Messwerte werden vorwiegend „überschätzt“).

Mit diesem Wissen sind beim ersten Blick auf die Kurven zwei Zwischenergebnisse abzuleiten:

1. Beide Sensortypen liefern ein vergleichbares Muster des Bodenfeuchte-Jahresverlaufs, wenn die Werte an sich auch anders skaliert sind. Die Korrelationskoeffizienten liegen bei 0,79 sowohl für das arithmetische Mittel als auch für den Median.
2. Die TEROS-Sensoren geben tendenziell eine Unterschätzung der Messungen wieder, während die TELID-Sensoren die Messwerte eher überschätzen (mit jeweiligen Ausnahmen).

Weniger stark ausgeprägt findet sich das Bild in den Daten am Boye-Oberlauf, wobei hier ein Messzeitraum von fast vier Wochen nicht abgedeckt ist, da Passanten die Datenleitung beschädigt hatten. Hier ist ein vergleichbares Muster zwischen den Sensoren im Jahresgang erkennbar. Auch am Boye-Oberlauf sind es die TEROS-Sensoren, welche die Bodenfeuchte tendenziell eher unterschätzen und die TELID-Sensoren diejenigen, welche die Bodenfeuchte eher überschätzen.

Eine Aufbereitung und ein Vergleich mit den Satellitendaten steht aus und bleibt einem Folgeprojekt vorbehalten.

4.2  Boden

Die Bodenproben haben das in der Bodenkarte 1:50.000 (13) des Geologischen Dienstes NRW dargelegte Bild für das Untersuchungsgebiet mehr oder minder bestätigt. In Bezug auf die Bodentypen sind dort vorwiegend Gleye, Braunerdegleye und Pseudogleye ausgewiesen. Eine Ausnahme ist das Regenrück-haltebecken, das in der BK 50 nicht gesondert kartiert wurde. Hier handelt es sich um einen anthropogen gestalteten Boden, der als Lockersyrosem (oder Kultisol) angesprochen werden kann.

Am Beispiel Nattbach kann man die anthropogene Prägung und die kleinräumigen Unterschiede durch anthropogene Überprägung gut nachvollziehen. In unmittelbarer Nähe zum Bachbett (Sensorstandort GlaS02, Bild 17 a) scheint das Profil anthro-pogen durch Baumaßnahmen beeinflusst zu sein. Denn ein ausgeprägter Ah-Horizont ist nicht verfügbar, bestenfalls eine dünne Streuauflage, in der Gräser wurzeln (L).

Bis in eine Tiefe von ca. 15 cm befindet sich ein deutlich marmorierter, teils mit Humuseinschlüssen versehener und von Oxidationsmerkmalen geprägter Horizont, der als Gho angesprochen wird. Unter diesem Horizont befindet sich ein ca. 10 cm mächtiger Übergangsbereich, der zwar marmoriert und von rostfleckigen Schlieren durchzogen ist, der aber auch bereits reduzierende, graugrüne Bleichungsmerkmale aufweist. Hier kann durch die Renaturierung der schwankende Grundwasserspiegel seit einiger Zeit wirken. Darunter findet sich ein klar reduzierter, gebleichter Horizont ohne Konkretionen, der als Gr angesprochen wird. Der Einschätzung der Autoren entsprechend handelt es sich um einen anthropogen beeinflusster Gley, der durch Wiedervernässung geprägt wird.

Die anthropogene Überprägung durch den alten Ausbau des Bachs sowie den Wegebau oberhalb des Bachs ist an Sensor-standort GlaS04 (Bild 17 b) deutlicher zu erkennen. Der Standort befindet sich im Hang des ehemaligen V-Profils des Nattbachs. Eine ausgeprägte Humusauflage ist nicht ausgebildet, eine Streuauf-lage ist erkennbar (ca. 1 cm). Darunter befindet sich ein augenscheinlich aufgeschüttetes Lockersubstrat, das hier als yA angesprochen wird. Alternativ könnte man den Horizont als R ansprechen (tiefgründig umgebrochen, rigolt). Die Ansprache als Y/K trifft vermutlich die Realität besser. Der obere Bereich bis etwa 6 cm Tiefe reichert sich allmählich mit Humus an und man findet einige rostfleckige Schlieren, die aber noch schwach ausgeprägt sind. Er wird als yAho-Horizont angesprochen. Bis zum Profilende erkennt man lediglich ein blasseres, sandiges Substrat, das rostbrauche Schlieren aufweist. Es ist nicht erkennbar, ob diese etwa im aufgeschütteten Sandsub-strat durch Farbvarianten resultieren oder bereits durch Hangwasser-Fließprozesse/Stauwasser in Richtung Oxidation zu interpretieren sind. Der Horizont wird als anthropogener lC-Horizont angesprochen. Die Ansprache erfolgt als terrestrischer Kultisol oder Lockersyrosem (terrestrischer anthropogener Boden.)

Im Vergleich dazu wurden oberhalb der installierten Sensorik Vergleichsproben auf einem Grünlandstandort in der Nähe des Nattbachs genommen (Gla01 / Gla02, Bild 17 c). Der Standort ist durch einen kleinen Wasserlauf geprägt und zeichnet sich durch einen humosen Oberboden aus, der vermutlich bis in eine Tiefe von 15 cm gepflügt wurde. Darunter – scharf abgegrenzt – befindet sich ein deutlich marmorierter und von Oxidationsmerkmalen geprägter, ca. 10 cm mächtiger Go-Horizont. Unter diesem Horizont befindet sich ein klar reduzierter, gebleichter Horizont, der als Gr angesprochen wird, wenngleich leichte Konkretionen und rostfleckige Schlieren darauf hindeuten, dass sich – vermutlich durch Drainage – die Verhältnisse ändern. Zwischen 25 und 30 cm war dieser Gr deutlich wassergesättigt, darunter feucht. Der Boden wird als anthropogen überprägter Gley angesprochen, der durch Drainage heute trockener fällt als bei der Entstehung.

Wie erwähnt, werden die Böden im Regenrückhaltebecken als Kultisol angesprochen, da sie künstlich aufgebracht wurden und sich durch die Bewirtschaftung langsam entwickeln. Bei allen Proben kann man bereits eine ausgeprägte Humusschicht – als yAh angesprochen – erkennen, die sich wie auf einem Grünlandstandort entwickelt. Jeweils darunter findet sich lediglich ein lC-Horizont größerer Mächtigkeit.

Der Boye-Oberlauf weist wiederum Gleye auf, was der BK 50 entspricht. Anders als am Nattbach sind die Bleichungen aber deutlicher ausgeprägt und zeigen die klassische fahlgraue Färbung.

Abwechslung zeigt sich am Brabecker Mühlenbach. Der Transsekt startet auf einer ackerbaulich genutzten Fläche im Norden, berührt zwei Probenpunkte unmittelbar am Bach (Nord- und Südufer) und endet mit einer vierten Probe südlich des Bachs. Der Probenpunkt Bra01 (Bild 18 a) liegt nördlich des Bachlaufs auf einem in den letzten beiden Jahren als Maisacker genutzten Schlag. Ein fast 30 cm mächtiger Pflughorizont zeichnet sich nach unten hin durch abnehmenden Humusgehalt aus und geht dann in einen Bv-Horizont über. Im Substrat des Bv-Horizonts sind leichte rostbraune Schlieren erkennbar, die auf vorübergehende Staunässe hinweisen. Insofern könnte es sich auch um einen Übergang zu einem Sw-Horizont des Pseudogleys handeln. Da aber zum Zeitpunkt der Probenahme (Ende des meteorologischen Winters) das Profil trocken war (keine Staunässe), wurde davon abgesehen. Die Ansprache erfolgt als durch Kultivierung (Ackerbau) überprägte Braunerde.

Am Bach selbst zeigt sich wieder ein Gley, der jedoch durch Pflügen stark überprägt ist. Man kann auf der Südseite des Bachs (BraS02, Bild 18 b) ein einfach aufgebautes Profil erkennen. Hier befindet sich ein Pflughorizont (bis 20 cm), der den Go-Bereich beeinträchtigt hat (ApGo zwischen 20 und ca. 25 cm). Darunter folgt einheitlich ein rostfleckiger und mit rostroten Schlieren durchsetzter Horizont bis Profilende, der als Go angesprochen wird. Der Grundwasserspiegel ist nicht erschlossen. Das Profil wird als durch Kultivierung (Ackerbau) überprägter Gley angesprochen. Eine Besonderheit findet sich auf der Nordseite gleich am Ufer. Hier wurde im Profil unterhalb von ca. 50 cm ein stark organischer Horizont aufgeschlossen. Dieser wird allgemein als O-Horizont angesprochen, ggf. kann es sich aber auch um eine alte Torfschicht handeln (H).

Das Profil Bra02 (Bild 18 c) liegt südlich des Bachs auf einem Schlag, der im letzten Jahr durch eine Gründüngung belegt war und auch 2021 brach lag. Hier findet sich ein fast 30 cm mächtiger Pflughorizont, der sich einheitlich humos darstellt. Der folgende Horizont zeichnet sich durch ausgeprägte redoximorphe Merkmale aus. Insbesondere kann man klare Konkretionen finden, um die der Boden gebleicht ist Daher wird der Horizont als Sw angesprochen. Der Einschätzung nach handelt es sich um einen durch Kultivierung (Ackerbau) überprägten Pseudogley.

Zieht man in Betracht, dass die Korngrößenanalyse nicht DIN-konform durchgeführt wurde, ergeben sich dennoch gute Übereinstimmungen mit den Angaben der BK 50. Generell handelt es sich laut Analysen um sandige Schluffe bzw. schluffige Sande, die teils große Kiesanteile enthalten (Tabelle 1).

Die BK 50 spricht entsprechend der Bodenschätzung häufiger von Lehmen oder Schluffen, die dann aber die Attribute „stark sandig“ oder alternativ „stark schluffig“ beigestellt bekommen. Da aufgrund der fehlenden Vorbehandlung (vgl. Bodenbeprobung) die Aggregate folglich größer sein müssen, konnte die Tonfraktion in der gewählten Methode nicht sicher ermittelt werden. Die Tonfraktion spielt für die Ansprache als Lehm aber eine große Rolle, sodass die Abweichungen plausibel erscheinen.

Wichtig für das Wasserhaltevermögen ist zudem der Humusgehalt. Dieser wurde in den Proben sehr unterschiedlich ermittelt. Wie zu erwarten, liegt der Gehalt am anthropogen überprägten Hang des Nattbaches mit 3 bis 5 % am niedrigsten (GlaS02 – GlaS06, Tabelle 2), wogegen der bachaufwärts gelegene Grünlandstandort mit um die 15 % die höchsten Werte aufweist. Auch die Profile am Brabecker Mühlenbach weisen noch hohe Werte auf, wenn sie durch den Ackerbau und das Pflügen auch homogenisiert wurden. Trotzdem liegen die Werte mit 8 bis 12 % deutlich höher als etwa an am Boye-Oberlauf, wo sie zwischen 6 und 7 % angesiedelt sind. Die vergleichsweise hohen Werte im Regenrückhaltebecken fallen auf und deuten auf eine mögliche künstliche Aufwertung im Rahmen der Baumaßnahmen hin.

Beide Aspekte – Bodenartenzusammensetzung und Humusgehalt – sind ausschlaggebend für den Wasserhaushalt am Standort. Die Ergebnisse deuten für die Testareale darauf hin, dass die Wasserkapazität entsprechend der sandigen und schluffigen Anteile eher gering ist und die Vegetation schnell in einen Trockenstress gerät.

Wesentliche Aspekte des Wasserhaltevermögens werden durch die Luft- und Feldkapazität eines Bodens definiert (14). Die Feldkapazität wird üblicherweise im Labor (Drucktopf) bestimmt und stellt diejenige Wassermenge dar, die entgegen der Schwerkraft gehalten werden kann, wenn man einen wassergesättigten Boden zwei Tage ruhen lässt. Der Wasseranteil wird dabei gravimetrisch bestimmt. Als Konvention gilt, dass es sich um die Menge an Wasser handelt, die bei einem pF-Wert¹ von 1,8 entgegen der Schwerkraft gehalten wird.

¹ pF = Potenz der freien Energie des Wassers (dimensionslos)

Im Labor wird ein solcher Wert nach Wassersättigung in einem Drucktopf eingestellt. Man spricht von Haftwasser. Alles Wasser, das in Grobporen > 50 µm zirkuliert, kann durch die Schwerkraft beispielsweise in den Grundwasserleiter transportiert werden und steht dem Zufluss zum Vorfluter zur Verfügung.

Man kann die Angaben daher so interpretieren, dass laut gängiger Lehrmeinung Bodenwasser nur an Vorfluter und Grundwasserspiegel weitergeleitet wird, wenn die Feldkapazität überschritten ist (14). Aber auch das Haftwasser ist nicht vollständig pflanzenverfügbar. Aufgrund der Adhäsion und Kohäsion in Aggregaten und Bodenbestandteilen ist ein Teil des Wassers durch Kapillarkräfte so fest im Aggregat gebunden, dass die Pflanzen dieses sogenannte Totwasser in Poren < 0,2 µm nicht über das Wurzelwerk aufnehmen können. Der verfügbare Anteil ist die nutzbare Feldkapazität (nFK).

Erreicht der Wassergehalt nun einen Wert, der von der Pflanze nicht mehr aus dem Bodenwasservorrat entnommen werden kann, kommt es zum Trockenstress. Das Bodenwasser erreicht den permanenten Welkepunkt (PWP), der bei pF 4,2 erreicht wird – die Pflanze reagiert mit Trockenschäden, was etwa durch einen reduzierten Chlorophyllgehalt signalisiert wird.

Da die Sentinel 1-Radardaten in den ersten Versuchen keine hohe Korrelation zu den direkten Messwerten ergaben, gehen die Autoren davon aus, dass der Trockenstress ggf. ein Mittel ist, eine flächenhafte Aussage zu erhalten. Ein Ansatz kann über die Bestimmung der Pflanzengesundheit und diesbezüglicher Indizes wie beispielsweise dem Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) funktionieren (15):

wobei NIR das nahe Infrarot und RED den roten Kanal aus dem RGB-Bereich darstellt. Im NDVI werden demnach Reflektanzwerte des nahen Infrarots und des Rot-Kanals in Beziehung gesetzt. Er lässt sich etwa über Multispektraldaten aus Drohnen und flächenhaft aus Sentinel 2-Daten ableiten. Kommt die Pflanze in Trockenstress wird sich dies in solchen Indizes niederschlagen. Daher sind die Bodenwerte von entscheidender Bedeutung, um zu erkennen, wann dieser Zeitpunkt erreicht wird. Tabelle 3 stellt die Daten entsprechend der BK 50 für die Testareale dar.

Zwar konnten im Projekt keine Drucktopf-Versuche durchgeführt werden, im Lehrbuch der Bodenkunde (14) findet sich aber ein Hinweis, diese Werte aus den Korngrößenanalysen abzuschätzen (Bild 19).

Überträgt man die Ergebnisse der Korngrößenanalysen in die Grafik, wird deutlich, dass jeweils von einer hohen Luftkapazität, einem großen Grobporenvolumen, ausgegangen werden muss. Das Arbeitsgebiet kann damit einen hohen Anteil des Niederschlagwassers in den Vorfluter ableiten. Allerdings bleiben in den sandigen und schluffigen Böden des Arbeitsgebiets nur rd. 20 Vol-% an pflanzennutzbarem Bodenwasser. Bereits bei gut 10 % verbleibenden Bodenwassers ist der Bereich der nFK erschöpft. Zwischen 10 und 5 Vol-% erreichen die Böden dann den PWP, sodass zumindest Gräser und krautige Pflanzen, die sich nicht aus dem Grundwasser versorgen können, mit Trockenstress reagieren werden.

Überlagert man die Daten des Messzeitraums mit den dargestellten bodenphysikalischen Kennwerten (Bild 20), lässt sich ablesen, dass das Jahr 2021 für die Fragestellung der Wasserlieferung aus dem Boye-Einzugsgebiet ein positives Jahr gewesen ist.

Die meisten Messwerte lagen in einem Wertebereich, von dem man ausgehen muss, dass er deutlich das Grobporenvolumen umfasst und somit die Kapillarkräfte nicht in der Lage waren, den gesamten Bodenwasservorrat zu binden. Am beispielhaft ausgewählten Sensor Boye-Oberlauf BotS06 wurde zu keiner Zeit ein Wert erreicht, der als kritisch für die Wasserversorgung der Pflanzen betrachtet werden muss.

In einem Trockenjahr kann man sich demgegenüber vorstellen, dass die Bodenwasservorräte schnell erschöpft sind und der Bereich des schwer pflanzenverfügbaren Wassers oder des Permanenten Welkepunkts häufiger unterschritten werden. Es ist davon auszugehen, dass insbesondere die Grobporen in einem solchen Jahr schneller trockenfallen und Wasser im Einzugsgebiet gehalten wird.

4.3  Orthobilder

Da der ursprüngliche Plan der thermalen und multispektralen Drohnenaufnahmen nicht umgesetzt werden konnte, wurden die Testareale monatlich mit einer RGB-Kamera beflogen. Dies ließ zumindest eine optische Begutachtung der Vegetationsverhältnisse zu (Bild 21).

Aus solchen Bildern lassen sich erste Eindrücke bezüglich der Pflanzengesundheit ableiten, obwohl kein naher Infrarot-Kanal verfügbar ist. Neben dem Rot-Kanal wird anstatt NIR ersatzweise das grüne Band verwendet und klassisch der NDVI gerechnet (hier: Grün-NDVI bezeichnet). Bei Tests ergaben sich plausible Ergebnisse in der phänologischen Abfolge der Vegetationsentwicklung (Bild 22).

Auch waren künstliche Landschaftselemente oder abgestorbene Bäume gut erkennbar.

Sinnvoller, da mit einem eigenen Red Edge- und NIR-Kanal ausgestattet, sind Multispektralsensoren. Im Projekt stand ein solcher erst ab Oktober zur Verfügung und wurde lediglich testweise eingesetzt (Bild 23).

Zur Erfassung der oben beschriebenen Systematik, der Auswirkung von Trockenheit auf die Vegetation bzw. die nachlassende Pflanzengesundheit durch Trockenstress, ist ein solcher Sensor erheblich besser geeignet.

Weitere Hinweise auf Veränderungen durch Trockenheit lassen sich durch Infrarotaufnahmen gewinnen. Auch hier war der Sensor nach dem Absturz des ursprünglich geplanten Flugsystems erst Ende September verfügbar. Die beispielhaft erfasste Aufnahme vom 28. September 2021 (Bild 24) zeigt insbesondere im Vergleich mit der Multispektralaufnahme in Bild 23, dass offene Bereiche entlang des Bachs sich viel stärker erwärmen, als etwa der umgebende Baumbestand bzw. die niederwaldartige Vegetation im Bereich der Bodensensoren.

Gut erkennbar ist das auch an den Grünlandflächen im Südwesten der IR-Aufnahme. Es ist davon auszugehen, dass eine detaillierte Bewertung der Fläche mit beiden Sensoren zu deutlich verbesserten Ergebnissen in der Interpretation führen.

5  Fazit und Ausblick

Das Projekt Climate Change – Management and Monitoring gab im vorgegebenen Rahmen einer Machbarkeitsstudie erste Eindrücke in Methoden, die zum Prozessverständnis bezüglich der Wasserzulieferung zur Emscher dienen können. Die hier beschriebene Nutzung von In situ-Komponenten und die Ableitung erster Ergebnisse und möglicher weiterer Ansätze zeigt, dass die Nutzung von Sensorik durchaus zum besseren Verständnis der Satellitendaten führen kann. Die dargelegten schlechten Korrelationen zwischen den Ergebnissen der Radar-Auswertung von Sentinel 1-Daten und den Bodensensoren zeigt deutlich auf, dass solche Daten ohne ein Verständnis der Verhältnisse vor Ort nicht sicher interpretierbar sind. Daher wurden die Herausforderungen näher untersucht und mithilfe (noch abgeleiteter) bodenphysikalischer Werte ein Ansatz vorgestellt, der geeignet sein kann, die flächenhafte Bewertung der Fragestellung zu unterstützen. Denn die pF-Kurven hängen sehr eng mit der Pflanzengesundheit zusammen und können über Multispektraldaten des Sentinel 2-Sensors mithilfe einfacher und bewährter Indizes bewertet werden.

Hier lässt sich ein mehrstufiges System erkennen:

• Aus Sentinel 1-Daten lassen sich für Offenböden und nur gering vegetationsbedeckte Areale Bodenfeuchtewerte ableiten.
• Mithilfe von Sentinel 2-Daten kann flächenhaft unter Berücksichtigung der Phänologie die Pflanzengesundheit bewertet werden. Hier ist davon auszugehen, dass vorflutferne Gebiete schneller auf Trockenheit reagieren, als näher am Bach oder Fluss gelegene Areale.
• Basierend auf evidenz-getriggerten Systemen können im Ereignisfall Drohnen zur detaillierteren Bewertung eines Einzugsgebiets zum Einsatz kommen und in hoher Auflösung die Ergebnisse der Satellitendaten verifizieren oder falsifizieren. Es zeigt sich, dass eine Kombination aus RGB, thermalem Infrarot und multispektralen Sensoren eine umfassende Bewertung zulässt.
• Um die Ergebnisse zu verstehen, müssen jedoch In situ-Daten vorliegen. Es konnte gezeigt werden, dass gerade die Untersuchung der Böden im Zusammenhang mit vor Ort installierten Bodenfeuchtesensoren geeignet ist, die Satelliten- und Drohnendaten besser interpretieren zu können.

Als Nebenprodukt konnte im Rahmen der Machbarkeitsstudie auch geprüft werden, ob sich einfache und preiswerte Sensoren eignen, um Anhaltspunkte für das Upscaling bzw. das Prozessverständnis zu erhalten. Es wurde dargelegt, dass die Jahresgänge sich nach Generalisierung sehr gut abbilden lassen. Es fehlt jedoch noch das Verständnis zu einer brauchbaren Skalierung dieser Sensoren. Hierzu wird aktuell an der THGA eine Bachelorarbeit in Zusammenarbeit mit dem Hersteller im Rahmen einer Forschungskooperation erstellt, die voraussichtlich im Frühjahr 2022 vorliegen wird.

Gleiches gilt für die Frage der Eignung des Faktors „Pflanzengesundheit“ für eine flächenhafte Bewertung. Im Rahmen einer Masterarbeit wird aktuell die Frage verfolgt, ob es Pflanzen oder Pflanzengesellschaften gibt, die hierbei eine Zeigereigenschaft übernehmen können. Vorstellbar ist, dass bestimmte Vergesellschaftungen schneller auf Trockenheit reagieren, da sie mit ihrem Wurzelwerk im Oberboden stehen. Hohe Temperaturen und Einstrahlungswerte brauchen den Wasservorrat dort schneller auf, sodass der Bereich der Feldkapazität früh in Richtung permanenter Welkepunkt tendiert. Die Beobachtung solcher Zeigerpflanzen kann zukünftig ggf. frühzeitig Hinweise für Veränderungen im Einzugsgebiet geben, was zu steuernden Maßnahmen führen kann.

Ziel im Konsortium muss sein, die dargestellten Fragestellungen einerseits weiter zu verfolgen und die Möglichkeiten der Satellitenbildanalyse näher in den Fokus zu nehmen.

Danksagung

Die Autoren danken den Kollegen der Emschergenossenschaft für die Unterstützung im Projekt. Auch dem Unternehmen Micro-Sensys GmbH sei an dieser Stelle für die unkomplizierte Bereitstellung von Sensoren beispielsweise im Rahmen der Bachelorarbeit gedankt. Gleiches gilt für die Kollegen des FZN, die unkomplizierte personelle Unterstützung bei der Datenerfassung geleistet haben.